站长之家（ChinaZ.com）7月20日 消息:7月19日，创维汽车正式发布了大模型智能问答系统小维GPT。
小维GPT基于AI大数据模型，拥有推理能力、自我学习能力、优化能力以及自我调整和填补能力，能够提供更加精准和个性化的服务，应用场景将涵盖工作、学习、生活、娱乐、车主私人助理等方方面面。
该系统由创维汽车基于人工智能语言模型技术，采用GPT模型进行语言学习和理解，旨在“为用户提供智能语音交互、智能问答等功能”，于7月19日进行全网OTA升级，并预计到12月底完成4.0版本的迭代。
创维汽车官方表示，未来小维GPT还将进一步提高模型能力，包括准确率的提升、口语和方言的支持等，并开放API接口，以“提供开放式的交互能力，打造自己的生态系统，建立与消费者的良好互动关系”。
据创维官方消息，创维汽车旗下新一代产品将成为全球首发ChatGPT量产车型。
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理想汽车宣布其全自研的多模态认知大模型——MindGPT，已正式通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》的备案。这一里程碑式的事件标志着理想汽车成为首个通过该备案的汽车厂商自研大模型。它不仅支持方言自由说、指令自由说具备简洁模式以及全时全车免唤醒的能力，为用户提供了更加便捷、智能的交互体验。
4月24日，商汤集团在港交所暂停交易前股价上涨31.15%。商汤集团表示，其大模型日日新5.0发布会受到市场极大关注，公司将进一步刊发相关公告。商汤的生成式AI业务在2023年取得了显著增长，占总收入的35%。
4月25日晚，斯坦福大学日报消息，OpenAI联合创始人兼首席执行官SamAltman，在斯坦福大学的英伟达礼堂进行了公开演讲，超过1000名学生排队参加此次活动。Altman表示，从现在的技术创新和功能迭代来看，人类远远没有达到AI的极限，如果只是聚焦现在的AI能力将会是徒劳的。Altman则希望，二者之间的羁绊友谊可以继续长存下去。
商汤科技在中国北京举行新品发布会，正式发布人工智能大模型日日新5.0”。日日新5.0大模型采用了先进的MOE混合专家架构，这一架构的引入，使得模型在处理复杂任务时能够表现出更高的效率和准确性。这一功能在智能客服、智能写作、智能设计等领域具有广泛的应用前景。
GPTMaxx是一个拥有超大参数的人工通用智能模型，结合了Llama、GPT-4、Gemini和Grok等多个大模型的能力。它声称已经突破了人工通用智能的门槛，不再受人类控制。要获取更多详细信息并开始体验GPTMaxx，请访问GPTMaxx官方网站。
4月23日下午，商汤科技发布了一项重磅更新——全新升级的日日新SenseNova5.0大模型。这款大模型采用了先进的MOE混合专家架构，经过超过10TBtokens的训练，其推理上下文窗口达到了惊人的200K，展现出了与GPT-4Turbo全面对标的能力。此次日日新SenseNova5.0大模型的发布，无疑将进一步推动商汤科技在人工智能领域的发展，同时也为整个产业带来了更多的可能性与机遇。
【新智元导读】前段时间，微软公布并开源了最新一代大模型WizardLM-2，号称性能堪比GPT-4。还未上线一天，模型权重和公告全被删除了，原因竟是......上周，微软空降了一个堪称GPT-4级别的开源模型WizardLM-2。开发者们还需要耐心等待，微软团队承诺，会在测试完成后重新上线。
RekaCore是一款最新发布的多模态大型语言模型，其性能可与GPT-4相媲美，甚至在某些方面超越了现有的前沿模型。这一技术突破为人工智能领域带来了新的里程碑，特别是在图像、视频和音频的上下文理解能力方面。随着Core的进一步优化和应用，我们有理由相信，它将在多个领域产生深远的影响，推动人工智能技术的进步和社会的发展。
Meta公司宣布了一项重大技术进展，发布了其最新的开源模型——Llama3。这一模型包含两种参数规模:8B和70B，预计将于今年7月正式面世。MetaAI还整合了搜索功能，可以直接访问网络上的实时信息，无需切换应用。
在今日的盛大2024北京车展中，小鹏汽车携其全新品牌MONA惊艳亮相，引起了广泛关注。小鹏汽车董事长何小鹏更是信心满满，豪言MONA的销量有望超越小米的SU7。这一系列的创新举措，进一步展示了小鹏汽车在智能驾驶和人工智能技术方面的领先地位。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
